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通過(guò)我的數(shù)據(jù)模塊創(chuàng)建指向您的數(shù)據(jù)源的連接配置,支持如下數(shù)據(jù)源: 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)( OBS ) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù)(DWS) 數(shù)據(jù)湖探索 ( DLI ) MapReduce服務(wù)(MRS Hive) MapReduce服務(wù)(MRS SparkSQL) 云數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL 云數(shù)據(jù)庫(kù)PostgreSQL 云數(shù)據(jù)庫(kù)SQL Server來(lái)自:百科彈性伸縮分區(qū):功能介紹 事件監(jiān)控支持的事件說(shuō)明 刪除復(fù)制對(duì):前提條件 約束與限制 什么是GeminiDB Mongo接口:典型應(yīng)用 什么是 GaussDB (for Mongo):典型應(yīng)用 產(chǎn)品功能:集群管理 云上容災(zāi)涉及到的主要云服務(wù)與軟件來(lái)自:百科,百萬(wàn)級(jí)交易處理和大數(shù)據(jù)分析能力,保障系統(tǒng)可靠與性能。 精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)移動(dòng)互聯(lián)——利用大數(shù)據(jù)分析,輕松實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo) 優(yōu)勢(shì) 1、數(shù)據(jù)分析 MapReduce服務(wù)提供Hadoop、Spark、Hbase等能力,快速高效處理用戶數(shù)據(jù),分析用戶行為趨勢(shì),在產(chǎn)品展示、產(chǎn)品推廣、產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)、個(gè)性推薦來(lái)自:百科按時(shí)老化存儲(chǔ)在系統(tǒng)中的用戶數(shù)據(jù)。 根據(jù)用戶配置,將用戶數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)(Object Storage Service,簡(jiǎn)稱(chēng)OBS)、MapReduce服務(wù)(MapReduce Service,簡(jiǎn)稱(chēng)MRS)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(Data Warehouse Service,簡(jiǎn)稱(chēng)DWS)、 數(shù)據(jù)湖 探索(Data來(lái)自:百科Service,簡(jiǎn)稱(chēng)OBS) 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)(Relational Database Service,簡(jiǎn)稱(chēng)RDS) MapReduce服務(wù)(MapReduce Service,簡(jiǎn)稱(chēng)MRS) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(Data Warehouse Service,簡(jiǎn)稱(chēng)DWS) 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù) (Document來(lái)自:百科話 免費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù)mogodb_ 文檔數(shù)據(jù)庫(kù) 增強(qiáng)版_GaussDB for Mongo_兼容MongoDB 使用私網(wǎng)NAT網(wǎng)關(guān)為VPC內(nèi)計(jì)算實(shí)例實(shí)現(xiàn)線上線下互通_NAT網(wǎng)關(guān)_私網(wǎng)NAT_SNAT MapReduce服務(wù)_什么是Flume_如何使用Flume GaussDB端口_綁定和解綁彈性公網(wǎng)IP_高斯數(shù)據(jù)庫(kù)端口來(lái)自:專(zhuān)題Job 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio MRS MapReduce 通過(guò)MRS MapReduce節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)在MRS中執(zhí)行預(yù)先定義的MapReduce程序。 數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā) 數(shù)據(jù)治理 中心 作業(yè)節(jié)點(diǎn)MRS MapReduce 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio CSS 通來(lái)自:專(zhuān)題上來(lái),同時(shí)這也是分布式數(shù)據(jù)庫(kù),不再是單機(jī)的主備的MySQL 非關(guān)系型NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù): 1.基于文檔的GeminiDB Mongo 接口,100%兼容Mongo的接口,解決了開(kāi)源的協(xié)議風(fēng)險(xiǎn),用3副本解決9副本的可靠性 2.基于時(shí)序協(xié)議的 GeminiDB Influx 接口 ,分布式方案解決了開(kāi)源只有主備的容量問(wèn)題來(lái)自:專(zhuān)題